Geri Dön

Derin öğrenme tabanlı yüz ayırt etme ve tanıma

Deep learning based face detecti̇on and recognition

  1. Tez No: 477899
  2. Yazar: EMİNE CENGİL
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AHMET ÇINAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 69

Özet

Yüz ayırt etme ve tanıma konuları bilgisayar görmesi alanında uzun yıllardır çalışılan aktif araştırma konularıdır. Literatürde, istatiksel tabanlı, görünüm tabanlı ve şablon eşleme tabanlı gibi yöntemler bulunmaktadır. Var olan bu yöntemler, poz değişikliği, aydınlanma etkisi ve gürültülü görüntülerde istenilen başarıyı çoğu zaman sağlayamamaktadır. Son yıllarda, donanımsal kısıtların giderilmesi ile birlikte yapay sinir ağlarının katman sayısı arttırılarak derinleştirilmiş modeller geliştirilmiştir. Bu yapılar genel olarak“derin öğrenme”olarak bilinmektedir. Makine öğrenme konularının neredeyse hepsinde kullanılarak, var olan durumu iyileştiren derin öğrenme, görüntü işleme problemlerinin çözümü için de kullanılmaktadır. Sonuç olarak bu tez çalışmasında son zamanların popüler konusu derin öğrenme irdelenmiş, derin öğrenme mimarilerinden olan evrişimsel sinir ağları kullanılarak yüz ayırt etme ve tanıma işlemleri gerçekleştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Face detection and recognition are the most popular research topics that have been working in computer vision for many years. In the literature, there are statistical based, appearance based and template matching based methods for face detection and recognition. However, in most case these methods do not provide the desired success in exposure change, lighting effect and noisy images. In recent years, with the elimination of hardware constraints, the number of layers of artificial neural networks has been increased and deepened models have been developed. These structures are generally known as“deep learning”. The machine is also used in almost all of the learning topics in order to solve deep learning on image processing problems that improve the existing situation. Consequently, in this thesis, deep learning which is recently the most popular subject in machine learning has been examined and face detection and recognition with the help of CNN (Convolutional Neural Network) have been realized.

Benzer Tezler

  1. DA4HI: A deep learning framework for facial emotion recognition in affective systems for children with hearing impairments.

    DA4HI: İşitme engelli çocuklar için duyuşsal sistemlerde yüzdeki duyguların tanınması maksadıyla geliştirilen derin öğrenme modeli.

    CEMAL GÜRPINAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE KÖSE

    PROF. DR. NAFİZ ARICA

  2. Emotion recognition in children: Single and multimodal approaches with facial and physiological data

    Çocuklarda duygu tanima: Yüz ve fizyolojik verilerle tekli ve çoklu modalite yaklaşimlari

    ŞEYMA TAKIR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE KÖSE

  3. Face recognition and person re-identification for person recognition

    Kişi tanıma için yüz tanıma ve kişinin yeniden tanınması

    EMRAH BAŞARAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK

    PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  4. Yapay zeka sistemi kullanılarak çocuklardan alınan panoramik ragyografilerde diş tedavilerinin belirlenmesi

    Determination of dental treatments in panoramic radiographs taken from children using an artificial intelligence system

    HATİCE KANAT

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Diş HekimliğiSelçuk Üniversitesi

    Çocuk Diş Hekimliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİRDEVS KAHVECİOĞLU

  5. Çekişmeli üretici ağlar ile üretilen sahte fotoğrafların tespiti

    Detection of GANs)-generated images

    FIRAT KAPAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İstatistikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİT ERAY ÇELİK